SegAgent
[CVPR2025] SegAgent: Exploring Pixel Understanding Capabilities in MLLMs by Imitating Human Annotator Trajectories
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최종 버전 다운로드 (.zip)- __init__.py
- config.py
- eval.md
- eval_result_iou.py
- example_usage.sh
- main.py
- model_loader.py
- prompt_const.py
- README.md
- refcocog_eval.py
- run_eval.sh
- SimSun.ttf
- utils.py
- visual_utils.py
- .DS_Store
- framework.png
- hf.png
- mask-quality-comapre.pdf
- mask-quality-comapre_00.png
- segact-demo.pdf
- segact-demo_00.png
- table.png
- trace.png
- ssTEM_00.tiff
- demo_sheep.gif
- sbd_samples_weights.pkl
- simpleclick_framework.png
- build_docker.sh
- Dockerfile
- run_docker.sh
- build_docker.sh
- Dockerfile
- run_docker.sh
- build_docker.sh
- Dockerfile
- run_docker.sh
- app.py
- canvas.py
- controller.py
- wrappers.py
- __init__.py
- ade20k.py
- berkeley.py
- brats.py
- coco.py
- coco_lvis.py
- davis.py
- grabcut.py
- hard.py
- images_dir.py
- lvis.py
- lvis_v1.py
- oai.py
- oai_zib.py
- openimages.py
- pascalvoc.py
- ref_rea_seg.py
- sbd.py
- ssTEM.py
- base.py
- compose.py
- points_sampler.py
- sample.py
- transforms.py
- optimizer.py
- trainer.py
- __init__.py
- base.py
- brs.py
- brs_functors.py
- brs_losses.py
- __init__.py
- base.py
- crops.py
- flip.py
- limit_longest_side.py
- zoom_in.py
- clicker.py
- evaluation.py
- utils.py
- __init__.py
- bottleneck_block.py
- ffn_block.py
- multihead_attention.py
- multihead_isa_attention.py
- multihead_isa_pool_attention.py
- spatial_ocr_block.py
- transformer_block.py
- __init__.py
- hrt_backbone.py
- hrt_config.py
- logger.py
- module_helper.py
- __init__.py
- backbone_selector.py
- __init__.py
- builder.py
- checkpoint.py
- logger.py
- __init__.py
- accuracy.py
- base_pixel_sampler.py
- builder.py
- cross_entropy_loss.py
- decode_head.py
- embed.py
- logger.py
- shape_convert.py
- utils.py
- wrappers.py
- __init__.py
- basic_blocks.py
- deeplab_v3.py
- hrformer.py
- hrnet_ocr.py
- models_vit.py
- ocr.py
- pos_embed.py
- resnet.py
- resnetv1b.py
- segformer.py
- swin_transformer.py
- swin_unet.py
- __init__.py
- initializer.py
- is_deeplab_model.py
- is_hrformer_model.py
- is_hrnet_model.py
- is_model.py
- is_plainvit_model.py
- is_segformer_model.py
- is_swinformer_model.py
- losses.py
- metrics.py
- modifiers.py
- ops.py
- __init__.py
- _get_dist_maps.pyx
- _get_dist_maps.pyxbld
- dist_maps.py
- default.py
- distributed.py
- exp.py
- log.py
- lr_decay.py
- misc.py
- serialization.py
- vis.py
- __init__.py
- plainvit_base1024_cocolvis_itermask.py
- plainvit_base224_cocolvis_itermask.py
- plainvit_base448_cocolvis_itermask.py
- plainvit_base448_sbd_itermask.py
- plainvit_base896_cocolvis_itermask.py
- plainvit_huge448_cocolvis_itermask.py
- plainvit_huge448_sbd_itermask.py
- plainvit_large224_cocolvis_itermask.py
- plainvit_large448_cocolvis_itermask.py
- plainvit_large448_sbd_itermask.py
- plainvit_xtiny448_cocolvis_itermask.py
- plainvit_xtiny448_sbd_itermask.py
- plainvit_base448_cocolvis_itermask_dice_loss.py
- cvpr_NoBRS_20.txt
- plainvit_large448_cocolvis_itermask_2024-08-06-18-31-57.py
- analyze_effiency.ipynb
- analyze_failure_cases.ipynb
- click_hist_analysis.ipynb
- test_simpleclick_model_size.ipynb
- test_simpleclick_model_size_xtiny.ipynb
- ade20k.py
- coco_lvis.py
- common.py
- openimages.py
- analyze_image_size.py
- convert_annotations.py
- draw_radar.py
- draw_radar_natural.py
- evaluate_model.py
- plot_ious_analysis.py
- check_record.py
- copy.py
- filter_muse.py
- merge_json.py
- mit2mmseg.py
- process_matting.py
- download_models.py
- .gitignore
- __init__.py
- config.yml
- data_gen.md
- demo.py
- LICENSE
- plot_ious_analysis.sh
- README.md
- requirements.txt
- run_evaluate.sh
- train.py
- env.txt
- LICENSE
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/aim-uofa/SegAgent
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd SegAgent
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
docker build -f third_party/SimpleClick/docker/cuda11.0/Dockerfile -t segagent .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 segagent
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
// repository documentation
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